@inproceedings{connes-dugue-2019-apprentissage,
    title = "Apprentissage de plongements lexicaux par une approche r{\'e}seaux complexes (Complex networks based word embeddings)",
    author = "Connes, Victor  and
      Dugu{\'e}, Nicolas",
    editor = "Morin, Emmanuel  and
      Rosset, Sophie  and
      Zweigenbaum, Pierre",
    booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume I : Articles longs",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest-emnlp/2019.jeptalnrecital-long.2/",
    pages = "27--38",
    language = "fra",
    abstract = {La litt{\'e}rature des r{\'e}seaux complexes a montr{\'e} la pertinence de l'{\'e}tude de la langue sous forme de r{\'e}seau pour diff{\'e}rentes applications : d{\'e}sambigu{\"i}sation, r{\'e}sum{\'e} automatique, classification des langues, etc. Cette m{\^e}me litt{\'e}rature a d{\'e}montr{\'e} que les r{\'e}seaux de co-occurrences de mots poss{\`e}dent une structure de communaut{\'e}s latente. Nous formulons l{'}hypoth{\`e}se que cette structuration du r{\'e}seau sous forme de communaut{\'e}s est utile pour travailler sur la s{\'e}mantique d{'}une langue et introduisons donc dans cet article une m{\'e}thode d{'}apprentissage de plongements originale bas{\'e}e sur cette hypoth{\`e}se. Cette hypoth{\`e}se est coh{\'e}rente avec la proximit{\'e} qui existe entre la d{\'e}tection de communaut{\'e}s sur un r{\'e}seau de co-occurrences et la factorisation d{'}une matrice de co-occurrences, m{\'e}thode couramment utilis{\'e}e pour l{'}apprentissage de plongements lexicaux. Nous d{\'e}crivons notre m{\'e}thode structur{\'e}e en trois {\'e}tapes : construction et pr{\'e}-traitement du r{\'e}seau, d{\'e}tection de la structure de communaut{\'e}s, construction des plongements de mots {\`a} partir de cette structure. Apr{\`e}s avoir d{\'e}crit cette nouvelle m{\'e}thodologie, nous montrons la pertinence de notre approche avec des premiers r{\'e}sultats d'{\'e}valuation sur les t{\^a}ches de cat{\'e}gorisation et de similarit{\'e}. Enfin, nous discutons des perspectives importantes d{'}un tel mod{\`e}le issu des r{\'e}seaux complexes : les dimensions du mod{\`e}le (les communaut{\'e}s) semblent interpr{\'e}tables, l{'}apprentissage est rapide, la construction d{'}un nouveau plongement est presque instantan{\'e}e, et il est envisageable d{'}en exp{\'e}rimenter une version incr{\'e}mentale pour travailler sur des corpus textuels temporels.}
}